Flume实战案例运维篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Flume概述 1>.什么是Flume Flume是一个分布式.可靠.高可用的海量日志聚合系统,支持在系统中定制各类数据发送方,用于收集数据:同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接收方. 官方地址:http://flume.apache.org/. 2>.Flume特性 ()高可靠性 Flume提供了end to end的数据可靠性机制 ()易于扩展 Agent为分布式架构,可水平

第1章 Flume概述1.1 Flume定义1.2 Flume组成架构1.2.1 Agent1.2.2 Source1.2.3 Channel1.2.4 Sink1.2.5 Event1.3 Flume拓扑结构1.4 Flume Agent内部原理1.5 Hadoop三大发行版本第2章 Flume快速入门2.1 Flume安装地址2.2 安装部署第3章 Flume企业开发案例3.1 监控端口数据官方案例3.2 实时读取本地文件到HDFS案例3.3 实时读取目录文件到HDFS案例3.4 单数据源多

Egret中tree组件使用案例,包含(文本过多时,自动换行功能) 下面代码结合http://bbs.egret.com/forum.php?mod=viewthread&tid=19028&page=1#pid133680这篇文章,修改exml: private creatTree(): void { var dp: egret.gui.ObjectCollection = new egret.gui.ObjectCollection(); dp.source = { children:

Flume Kafka 测试案例,Flume 的配置. a1.sources = s1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 a1.sources.s1.type = netcat a1.sources.s1.bind = master a1.sources.s1.port = 44444 a1.channels.c1.type = memory a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink a1.sin

1.什么是Flume:apache顶级项目,主要用来做数据采集.分布式.高可用,将海量日志进行采集.聚合.传输的系统.能够对数据进行简单处理在发送到接收方. 2.Flume组件:source.channel.sink,一个Flume可以有一个source,多个channel.多个sink (1)source:数据收集组件,将日志从不同的client中收集过来. (2)channel:数据缓冲区.临时存储从source传过来的Event. (3)sink:将event从channel中读取出来并移

目录 Flume组件安装配置 1.下载和解压 Flume 2.Flume 组件部署 3.使用 Flume 发送和接受信息 Flume组件安装配置 1.下载和解压 Flume # 传Flume安装包 [root@master ~]# cd /opt/software/ [root@master software]# ls apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz hadoop-2.7.1.tar.gz jdk-8u152-linux-x64.tar.gz mysql-5.7.18

下载和解压 Flume 实验环境可能需要回至第四,五,六章(hadoop和hive),否则后面传输数据可能报错(猜测)! 可 以 从 官 网 下 载 Flume 组 件 安 装 包 , 下 载 地 址 如 下 URL 链 接 所 示:https://archive.apache.org/dist/flume/1.6.0/ 使用 root用户解压 Flume安装包到"/usr/local/src"路径,并修改解压后文件夹名为 flume [root@master ~]#tar zxvf

Flume官方文档 Usage: bin/flume-ng <command> [options]... commands: help display this help text agent run a Flume agent global options: --conf,-c <conf> use configs in <conf> directory -Dproperty=value sets a Java system property value agent

概述 1 Flume定义 Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统.Flume基于流式架构,灵活简单. 下面我们来详细介绍一下Flume架构中的组件. 1.2.1 Agent Agent是一个JVM进程,它以事件的形式将数据从源头送至目的,是Flume数据传输的基本单元. Agent主要有3个部分组成,Source.Channel.Sink. 1.2.2 Source Source是负责接收数据到Flume Agent的组件.Source组

Flume Source Source类型 说明 Avro Source 支持Avro协议(实际上是Avro RPC),内置支持 Thrift Source 支持Thrift协议,内置支持 Exec Source 基于Unix的command在标准输出上生产数据 JMS Source 从JMS系统(消息.主题)中读取数据,ActiveMQ已经测试过 Spooling Directory Source 监控指定目录内数据变更 Twitter 1% firehose Source 通过API持续下载

LifeCycleState: IDLE, START, STOP, ERROR [Source]: org.apache.flume.Source 继承LifeCycleAware{stop() + start() + getLifeCycleState()} + NamedComponent{getName() + setName()} 产生事件(Event),调用通道处理器(ChannelProcessor)的方法,将事件(Event)持久化到通道(Channel)中. [Channel]

Component Interface Type Alias Implementation Class org.apache.flume.Channel memory org.apache.flume.channel.MemoryChannel org.apache.flume.Channel jdbc org.apache.flume.channel.jdbc.JdbcChannel org.apache.flume.Channel file org.apache.flume.channel.

1. 2.错误日志 命令为 bin/flume-ng agent --name a2 --conf conf/ --conf-file job/file-hdfs.conf Info: Sourcing environment configuration script /opt/modules/flume/conf/flume-env.sh Info: Including Hive libraries found via () for Hive access + exec /opt/module

本节课分成二部分讲解: 一.Spark Streaming on Polling from Flume实战 二.Spark Streaming on Polling from Flume源码 第一部分: 推模式(Flume push SparkStreaming) VS 拉模式(SparkStreaming poll Flume) 采用推模式:推模式的理解就是Flume作为缓存,存有数据.监听对应端口,如果服务可以链接,就将数据push过去.(简单,耦合要低),缺点是SparkStreaming

本文源码:GitHub || GitEE 一.Flume简介 1.基础描述 Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集.聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据: 特点:分布式.高可用.基于流式架构,通常用来收集.聚合.搬运不同数据源的大量日志到数据仓库. 2.架构模型 Agent包括三个核心组成,Source.Channel.Sink.Source负责接收数据源,并兼容多种类型,Channel是数据的缓冲区,Sink处理数

Flume环境搭建_五种案例 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html A simple example Here, we give an example configuration file, describing a single-node Flume deployment. This configuration lets a user generate events and subsequently logs them to the conso

最近研究了vue性能优化,涉及到vue异步组件.一番研究得出如下的解决方案. 原理:利用webpack对代码进行分割是异步调用组件前提.异步组件在优先级上让位同步组件.下面介绍的是怎么实现异步组件. 案例: 首先是组件,创建四个组件分别命名为first.second.three和four:内容如下 first <template> <div>我是第一个页面</div> </template> second <template> <div&g

Flume组件 1.   Source NetCat Source:绑定的端口(tcp.udp),将流经端口的每一个文本行数据作为Event输入: type:source的类型,必须是netcat. bind:要监听的(本机的)主机名或者ip.此监听不是过滤发送方.一台电脑不是说只有一个IP.有多网卡的电脑,对应多个IP. port:绑定的本地的端口. Avro Source:监听一个avro服务端口,采集Avro数据序列化后的数据: type:avrosource的类型,必须是avro. bi

Flume环境搭建_五种案例 http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html A simple example Here, we give an example configuration file, describing a single-node Flume deployment. This configuration lets a user generate events and subsequently logs them to the conso

本期内容: 1. Flume on HDFS案例回顾 2. Flume推送数据到Spark Streaming实战 3. 原理绘图剖析 1. Flume on HDFS案例回顾 上节课要求大家自己安装配置Flume,并且测试数据的传输.我昨天是要求传送的HDFS上. 文件配置: ~/.bashrc: export FLUME_HOME=/usr/local/flume/apache-flume-1.6.0-bin export FLUME_CONF_DIR=$FLUME_HOME/conf PA